کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6903658 | 1446992 | 2018 | 13 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Performance analysis of unorganized machines in streamflow forecasting of Brazilian plants
ترجمه فارسی عنوان
تجزیه و تحلیل عملکرد ماشین آلات سازماندهی نشده در پیش بینی جریان گیاهان برزیل
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
پیش بینی سری جریان جریان فصلی ماهانه، ماشین آلات غیر سازماندهی، ماشین های یادگیری شدید شبکه های دولتی اکو انتخاب متغیر،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
نرم افزارهای علوم کامپیوتر
چکیده انگلیسی
This work performs an extensive investigation about the application of unorganized machines - extreme learning machines and echo state networks - to predict monthly seasonal streamflow series, associated to three important Brazilian hydroelectric plants, for many forecasting horizons. The aforementioned models are neural network architectures which present efficient and simple training processes. Moreover, the selection of the best inputs of each model is carried out by the wrapper method, using three different evaluation criteria, and three filters, viz., those based on the partial autocorrelation function, the mutual information and the normalization of maximum relevance and minimum common redundancy method. This study also establishes a comparison between the unorganized machines and two classical models: the partial autoregressive model and the multilayer perceptron. The computational results demonstrate that the unorganized machines, especially the echo state networks, represent efficient alternatives to solve the task.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Applied Soft Computing - Volume 68, July 2018, Pages 494-506
Journal: Applied Soft Computing - Volume 68, July 2018, Pages 494-506
نویسندگان
Hugo Siqueira, Levy Boccato, Ivette Luna, Romis Attux, Christiano Lyra,